美國聯邦通訊委員會新通過的隱私規範

  這是客戶的資訊,該資訊如何被使用應為客戶的選擇。」於此一理念下,美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)於2016年10月27日通過了寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),該規定要求寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)應保護其客戶之隱私,該新通過的隱私規範非禁止使用及分享客戶的資訊,而係給予客戶有更多的選擇去決定自身的資訊該如何被分享及使用。以下簡介規範內容:

一、規範對象:寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等。規範對象未包含聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)所管轄的隱私保護措施下的網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等。亦未規範寬頻網路服務提供者營運的社交媒體網站或政府監管、加密,執法等問題。

二、 主要規範內容:將ISP所蒐集得使用及分享的資訊分為三類,建立客戶同意要件,分類如下。

(一)敏感性資訊須事前取得客戶肯定地選擇同意加入(opt-in),才得為使用及分享。敏感性資訊包含精確的地理位置、金融資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全碼、網站瀏覽紀錄、app使用紀錄及通訊內容。

(二)非敏感性資訊,例如電子郵件地址或服務層資訊,得使用及分享,惟當客戶選擇退出(opt-out)則不得使用及分享。

(三)同意要件之例外。除了在建立客戶與ISP關係外,針對特定目的將會被推定為已取得客戶同意,包含寬頻服務之提供或針對服

三、 其他重要規範內容:清楚告知客戶收集的資訊、將如何使用、向誰分享;實施合理的資料安全準則;保密性違反之通知。

  然而針對FCC是否具有相關管制權限,質疑聲浪仍存於本次規範之通過。亦有認為該規範與FTC的管制同時運行將形成疊床架屋,造成社會大眾之混淆。並且該規範未能真實反映網路生態,未將網路公司或社交網站公司列入管制對象,無法真正保護客戶隱私。

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※ 美國聯邦通訊委員會新通過的隱私規範, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7654&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/11)
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歐盟針對電子通訊網路及服務之管制架構規範進行公開徵詢

  基於維持「更好的管制」原則,歐盟執委會針對電子通訊管制架構之內容,公開徵詢社會大眾的意見。   此一電子通訊管制架構,係包括「架構指令」(2002/21/EC)、「發照指令」(2002/20/EC)、「網路接續指令」(2002/19/EC)、「普及服務指令」(2002/22/EC)及「隱私及電子通訊指令」(2002/58/EC)五個指令。除了此了指令之規範上,此次公開徵詢內容尚包括執委會有關「相關市場的建議」(C(2003)497)。   諮詢議題內容,則包括「管制架構的優劣點」、「現行管制架構是否能達到預期目標」、「現行管制架構如何改進」,以及特定之主題,如「範圍及目標」、「匯流及科技發展」、「頻譜管理」、「市場競爭及網路接續管制」、「執照核發及使用權」等。公開諮詢時間至2006年1月24日止。

金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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